Dans cet article, nous présentons une démonstration de visualisation de l’information extraite automatiquement de la partie textuelle des NOTAMs. Dans le domaine aéronautique, les NOTAMs sont des messages publiés par les agences gouvernementales de contrôle de la navigation aérienne. Nous détaillons la construction du jeu de données, les expériences d’extraction d’information par apprentissage profond (approche et résultats), ainsi que le lien avec la visualisation contextuelle sur des cartes d’aéroports.

Cet article présente un système d’alertes fondé sur la masse de données issues de Tweeter. L’objectif de l’outil est de surveiller l’actualité, autour de différents domaines témoin incluant les événements sportifs ou les catastrophes naturelles. Cette surveillance est transmise à l’utilisateur sous forme d’une interface web contenant la liste d’événements localisés sur une carte.

Machine translation systems are very sensitive to the domains they were trained on. Several domain adaptation techniques have already been deeply studied. We propose a new technique for neural machine translation (NMT) that we call domain control which is performed at runtime using a unique neural network covering multiple domains. The presented approach shows quality improvements when compared to dedicated domains translating on any of the covered domains and even on out-of-domain data. In addition, model parameters do not need to be re-estimated for each domain, making this effective to real use cases. Evaluation is carried out on English-to-French translation for two different testing scenarios. We first consider the case where an end-user performs translations on a known domain. Secondly, we consider the scenario where the domain is not known and predicted at the sentence level before translating. Results show consistent accuracy improvements for both conditions.

Cet article présente une architecture inspirée des systèmes de reconnaissance vocale pour effectuer une normalisation orthographique de messages en « langage SMS ». Nous décrivons notre système de base, ainsi que diverses évolutions de ce système, qui permettent d’améliorer sensiblement la qualité des normalisations produites.